お問い合わせテクノロジーGoogleが進めるAI民主化で、誰でも人工知能が作れる時代に!2019.05.08現在、AI(人工知能)はスマホや家電など多くの製品に活用されており、既に私たちの社会生活には欠かせない技術になっていますよね。このようにAI(人工知能)は、今後の社会や経済に大きな利益をもたらしてくれる技術と大きく期待されている一方で、AI(人工知能)エンジニア不足のため多くの企業が開発を進めることができない、という深刻な問題も発生しています。そこで、こういった問題に対しGoogleは、AI(人工知能)開発の敷居を大きく下げることにより、誰でもAI(人工知能)が作れる社会の実現に向けた取り組みを行っています。すべての人たちがAI(人工知能)の力を活用できるようになれば、社会を大きく変えることができるはずである、というのがGoogleの考えで、AI(人工知能)の民主化とも呼ばれています。いうことで、今回はGoogelが進めるAI(人工知能)の民主化とはどういったものなのか、一緒に考えてみましょう。巨額の利益を狙うGoogle専門知識がなくてもAI(人工知能)を構築できるAutoMLGoogelは「AI(人工知能)のテクノロジーが誰にでも届けば社会は大きく変貌する。これがGoogleがAI(人工知能)の民主化を行い、開発者や会社やユーザーのコミュニティが簡単にAIを使えるようにすべき理由だ」とAI(人工知能)の民主化に対する取り組みを発表、その後、新サービス「AutoML」の提供を開始しています。AutoMLを利用することにより、プログラミングや機械学習などの専門知識がなくてもAI(人工知能)を簡単に構築できます。現在提供されているAutoMLより3点ご紹介します。Vision画像認識用のAI(人工知能)モデルを作成できます。利用者が準備した画像データを学習させることで、画像認識モデルを構築できます。Visionの動画版であり、動画認識用のAI(人工知能)モデルを作成できます。動画に含まれているオブジェクトの認識も可能で、用途としてはハイライト映像制作の自動化やCMの除去、大量動画の分類などがあります。TranslationGoogle翻訳の技術をカスタマイズできます。用途としては、各企業固有の専門用語や商品名などを含む文書の翻訳などがあります。ところで誰でもAI(人工知能)を簡単に構築できると言われているAutoMLですが、具体的な使い方はどうなのか気になりますよね。それでは次に、AutoMLの操作手順について確認しましょう。Visionの操作手順例として、工場における不良品判別を行うAI(人工知能)モデルを構築する場合についてご紹介します。必要な手順は以下の4stepです。構築するAI(人工知能)モデルの名称として任意の文字列を登録します。学習用画像のアップロード良品および不良品の画像データをアップロードします。(注:学習用画像のデータ件数としては数十枚程度以上が必要となります)ラベル付けアップロードした各画像データに対してラベル(「良品」あるいは「不良品」)を付与します。画面上の「TRAIN」をクリックし学習を実行します。上記手順でAI(人工知能)モデルが完成です。それでは次に、構築したAI(人工知能)モデルによる良品/不良品の判定を行ってみましょう。手順は以下のとおりです。0.852」と画面表示してくれます。これは今回構築したAI(人工知能)モデルが85.2%の確信度でこの画像を不良品と判断していることを示しています。これなら誰でもAI(人工知能)を構築できそうな気がしますよね。利用者がデータを読み込ませると、そのデータにあわせたアルゴリズムの調整などの面倒な作業の全てをGoogle側で自動で行ってくれるなんて、本当に便利です!ところで、AutoMLによりAI(人工知能)の民主化を進めるGoogleですが、どうやら民主化の狙いは他にもあるようです。巨額の利益を狙うGoogleGoogleはAutoMLにより誰でもAI(人工知能)が作れる社会の実現を目指す一方で、現在の収入のほとんどを占める広告に代わる、莫大(ばくだい)な利益を得るための新たな手段として、AutoMLのサービス提供を進めていこうと考えています。現在、世界的なAI(人工知能)ブームであることから、各企業間でプログラマやエンジニアの争奪戦が発生しています。OSのように、誰にとっても「欠かせない」存在となる可能性もありますよね。この場合、AutoMLはGoogleにとって現在の広告収入に代わる新たな金脈になるはずです。以上、今回はGoogelが進めるAI(人工知能)の民主化とはどういったものなのか、一緒に考えてみました。●AutoMLGoogleはAI(人工知能)の民主化に対する取り組みを発表した後、新サービスAutoMLの提供を開始しています。AutoMLを利用することにより、プログラミングや機械学習などの専門知識がなくてもAI(人工知能)を簡単に構築できます。現在提供されているAutoMLより3点ご紹介しました。Visionの操作手順例として、工場における不良品判別を行うAI(人工知能)モデルを構築する場合の手順についてご紹介しました。●巨額の利益を狙うGoogleは、誰でもAI(人工知能)が作れる社会の実現を目指す一方で、現状の広告収入に代わる莫大(ばくだい)な利益を得るための新たな手段として、AutoMLのサービス提供を進めてゆく考えです。最後にAutoMLの活用事例を1件ご紹介しましょう。Vision(画像認識)を活用しています。Visionに50,000枚の画像を学習させることにより、なんと精度を91%まで大幅に向上させることができました。この例から見ても、どうやら、アルゴリズム調整はGoogleに任せた方が良さそうです!このように、AutoMLの強みは、それぞれの企業および個人に特化したAI(人工知能)モデルの構築ができるところです。これまでAI(人工知能)モデル構築を目指しながらも、ビジネス開発をどのように進めれば良いのか、開発に必要なスキルは何か、またどのようにスキルを身に付けて良いのか悩んできた企業や個人にとって、AutoMLは最強の機械学習サービスと言えますよね。本当にノンプログラミングで使えるのか試してみたサンダー・ピチャイが語った:グーグルが描く「AIファースト」と「未来のクラウド」の全貌。コピーコメントをどうぞコメントを書き込むコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。親も先生も安心!保育園でロボットを導入する2つのメリット今さら聞けない、AI(人工知能)の種類を徹底解説します!AIが仮想通貨のアドバイザーに!おすすめAIツール4選あなたの顔は何点?AIが顔を数値化する驚きのシステムを紹介AI(人工知能)で手軽にコーディネイト。AI×ファッションの今を解説!AIに負けたくない。人工知能を利用した広告運用を理解する!押さえておきたいAI(機械学習)に関するカンファレンス4選コメントをどうぞコメントを書き込むコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。テツヤAIZINE編集部のテツヤです。AI(人工知能)の進歩により今後、私たちの脳の仕組みが少しづつ解明されてゆくのでは、と本職であるSE業務の傍ら、日々ワクワクしながらAI(人工知能)に関する情報を調査しております。AI(人工知能)に関する様々なトピックスについて「なるほどねえ」「そういうことか」と身近に感じていただくと共に、より多くの読者の皆様にAI(人工知能)について興味を持っていただけるよう、おもしろくてためになる記事を書いていきます。趣味は映画で実話モノに滅法弱いです(評価が3割増しに)。機械学習にすぐに使える!時系列データとその分析方法とは2021.10.302021.10.30人気記事ランキング人気記事は見つかりませんでした。検索トップタイトルとURLをコピーしました。